ROMA Agents: Il motore dietro l'adozione di Open AGI Mentre @SentientAGI lancia ROMA v0.2.0 e OML 1.0, lo stack di intelligenza aperta inizia a comporsi attraverso ricerca, instradamento e ricompense Abbiamo visto questo svolgersi nell'ultimo ciclo: - Orchestrazione degli agenti con decomposizione ricorsiva - Impronte di modello verificabili e sicurezza white-box - Rotaie di esecuzione tramite partner come UnifAI, Polygon, AWS ➥ Insieme, formano un ciclo di feedback → Maggiore capacità → Maggiore attribuzione → Maggiori incentivi allineati Come funziona ↓ ROMA scompone obiettivi complessi in sottocompiti atomici → li esegue in parallelo → aggrega localmente → piccoli LLM producono grandi risultati su orizzonti lunghi OML incorpora 24.576 tracce persistenti → la provenienza rimane intatta sotto fine-tuning/distillazione → Lock-LLMs aggiungono controllo crittografico Risultato: - 700M+ inferenze attraverso GRID - 2M+ lista d'attesa per Sentient Chat - 4 accettazioni NeurIPS che spaziano tra agenti, benchmark e sicurezza - $SENT pronto a governare, mettere in stake e instradare il calcolo Cosa c'è dopo → Open AGI Summit, Yapper novembre doppio XP, beta di Empathy Engine #OpenAGI #SentientAGI